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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利联合主被动遥感数据的水体精准提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114202698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111538442.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权联合主被动遥感数据的水体精准提取方法是由杜培军;郭山川;张鹏;方宏;林聪设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合主被动遥感数据的水体精准提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种联合主被动遥感数据的水体大范围精准提取方法，方法主要含三部分：（1）数据准备与预处理。（2）基于阈值分割的地表水体覆盖粗提取。（3）联合光学遥感数据的水体精准提取。城区背景下，本发明能够减小SAR漏提，抑制建筑屋顶和阴影区造成的误提。非城区背景下，本发明能够增强对浑浊水体的识别，抑制沙丘、裸地的干扰。本发明能够提升大范围地表水体提取的时空准度和提取精度，有助于水资源的及时调查和现势管理。本发明充分利用Sentinel‑1主动雷达数据遥感的全天时、全天候对地观测能力和Sentinel‑2被动光学遥感的丰富光谱信息，能够自动、快捷、高效地获取大范围区域的高精度水体专题数据。

本发明授权联合主被动遥感数据的水体精准提取方法在权利要求书中公布了：1.一种联合主被动遥感数据的水体精准提取方法，包括以下步骤： 第一步，主被动遥感数据准备与预处理：准备感兴趣区范围的Sentinel-1雷达遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据；并对Sentinel-1雷达遥感数据进行拼接、裁剪处理以获取一幅覆盖感兴趣区范围的SAR影像；利用QA60波段对Sentinel-2光学遥感数据进行去云处理，构建与Sentinel-1雷达遥感数据同季节的影像； 第二步，水体范围SAR影像粗提取：采用Sentinel-1雷达遥感数据中的GRD数据的VH交叉极化图像提取水体信息，利用大津法计算多个典型区域的水陆分割阈值并作平均得到最佳水陆分割阈值τS1，提取后向散射系数小于最佳水陆分割阈值τS1的像元作为感兴趣区的备选水体； 第三步，山体阴影噪声去除：引入SRTM坡度数据去除区域起伏地形带来的阴影噪声，去除Sentinel-1雷达遥感数据中坡度大于10°的像元； 第四步，建成区与裸土区提取：利用归一化建筑指数NDBI提取Sentinel-2光学遥感数据的建成区和裸土，归一化建筑指数NDBI计算公式如下： 式中，ρSWIR1为短波红外1波段反射率，ρNIR为近红外波段反射率； 针对Sentinel-2光学遥感数据的每一景影像，提取归一化建筑指数NDBI≥阈值τNDBI的像元作为建成区和裸土区，构建像元级的建成区和裸土区时间序列，利用目标地物在时间序列中出现的频率提取稳定的建成区和裸土区； 第五步，植被区提取：利用归一化植被指数NDVI提取Sentinel-2光学遥感数据的植被，归一化植被指数NDVI计算公式如下： 式中，ρNIR为近红外波段反射率，ρRed为红光波段反射率； 针对Sentinel-2光学遥感数据的每一景影像，提取归一化植被指数NDVI≥阈值τNDVI的像元作为植被区，构建像元级的植被区时间序列，利用目标地物在时间序列中出现的频率提取稳定植被区； 第六步，稳定水体提取：利用水体自动提取指数AWEI提取Sentinel-2光学遥感数据的水体，水体自动提取指数AWEI的计算公式如下： AWEI＝ρBlue+2.5×ρGreen-1.5×ρNIR+ρSWIR1-0.25×ρSWIR2 式中，ρBlue为蓝光波段反射率，ρGreen为绿光波段反射率，ρNIR为近红外波段反射率，ρSWIR1为短波红外1波段反射率，ρSWIR2为短波红外2波段反射率； 针对Sentinel-2光学遥感数据的每一景影像，提取水体自动提取指数AWEI≥阈值τAWEI的像元作为水体，构建像元级的水体时间序列，进一步利用目标地物在时间序列中出现的频率提取稳定水体； 第七步，水体精校正：结合上述步骤对第二步中获得的备选水体进行精校正，计算表达式如下： WSC＝WS1-BSS2-VS2+WS2 式中，WSC是联合主被动遥感的水体精准提取结果，WS1指第二步提取的备选水体；BSS2是指第四步提取的建成区和裸土；VS2指第五步提取的稳定植被区；WS2指第六步提取的稳定水体； 上述第四步、第五步和第六步中的目标地物在时间序列中出现频率的计算公式如下： 式中，fre为像元被识别为目标地物的频率；Ntarget为像元被识别为目标地物的次数，Ntotal像元观测总次数。

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